经营分析模型(基于VAR模型的我国物流产业发展与经济增长关系实证研究)

物流业与区域经济的关系是学术界争论的焦点。有学者认为，物流在对区域经济增长中的短期和长期效应是不同的。刘维林(2011)根据经验发现，二者之间存在一种适应性调整机制。适度超前的物流在短期内会略微减缓区域经济增长，但在长期内会显著促进区域经济增长。一些学者认为，物流产业对对经济增长有积极的促进作用，但由于地区差异，金芳芳(2012)和对做了实证分析，并验证了结果。(2011)验证了中国物流业发展对经济增长的贡献率在呈下降趋势。有学者认为物流业发展对经济增长的拉动作用不显著(田，2011)。一些学者认为，物流业发展与区域经济增长之间存在显著的双向关系，这也是一种互动关系(孙红彦，2009)。金雯倩(2011)通过主成分分析得出结论，通过实证研究，物流业与经济增长之间存在显著的倒“U”型关系，即任何落后于经济发展的不发达物流业，或者走在经济发展前面的对剩余物流业，都不利于经济增长，物流业应与经济增长协调发展。为了充分验证区域经济发展与物流业之间的关系，本文利用误差修正模型和脉冲响应函数充分论证了它们之间的关系和影响方向。经验分析

(一)物流产业发展的变量和数据表明，物流运输量呈上升趋势，因此我国每年的物流运输量总量被作为物流产业发展的一个指标。区域经济增长一般以国内生产总值来分析。为了深入分析物流对对，区域经济增长的影响，将国内生产总值分为三个部分：第一产业增加值、第二产业增加值和第三产业增加值。因此，存在四个变量，即物流运输量(WL)、国内生产总值、第一产业增加值(DY)、第二产业增加值(DE)和第三产业增加值(DS)。

本文引用了中国统计信息网1978-2013年的年度数据。由于是时间序列数据，具有较大的值，可能存在异方差性，对的原始变量被对，数字化，不仅消除了异方差性，而且保持了变量之间的线性关系。因此，变量成为物流运输量(LWL)、LGDP、第一产业增加值(LDY)、第二产业增加值(LDE)和第三产业增加值(LDS)。(二)误差修正模型

单位根测试。检验结果表明，在无差异的情况下，变量的拖尾概率P值都大于0.1，序列具有单位根，是一个不稳定序列。但是，在一阶差分的情况下，变量的拖尾概率P值(如表1)都小于0.1，表明序列是稳定的，所以序列是I(1)，可能存在协整关系。协整检验。以LDE、LDS、LDY和LGDP为因变量，LWL为自变量，进行最小二乘法。每个因变量的独立变量对系数如表2所示。然后，用单位根检验对随机项目。结果表明，在10%置信水平下，拖尾概率小于0.1，因此可以通过协整检验建立因变量和自变量之间的误差修正模型。

纠错模型。误差校正项根据表2中的系数建立如下：EC m1=lgdp(-1)-1.9929 * lwl(-1)；

ECM2=LDE(-1)-2.0014 * LWL(-1)；ECM3=LDS(-1)-2.2854 * LWL(-1)；

ECM4=LDY(-1)-1.4846*LWL(-1).然后，LDE(-1)、LDS(-1)、LDY(-1)和LGDP(-1)作为因变量，LWL(-1)及其对误差修正项作为自变量，进行最小二乘回归。从表3中的数据可以看出，LGDP、LDY、LDE和LDS与LWL高度相关，拖尾概率为0.0000，相关系数为1。因此，区域经济的整体发展和各行业的发展都与物流业高度相关。这表明区域经济与物流业的发展存在长期均衡关系，但误差修正模型无法验证这种关系的方向，即对物流业是否对区域经济发展产生影响，或者物流业是否对对区域经济发展起到作用，需要进一步分析。但是，从正相关系数来看，一方是对，另一方应该发挥促进作用。

(三)格兰杰检验格兰杰检验是检验其相关方向和因果原因的重要方法，检验结果见表4。从表4中的数据可以看出，LGDP、LDY、LDE和LDS都是LWL变化的原因，它们的检测拖尾概率分别为0.0531、0.0534、0.0474和0.0337，这表明它们在10%的置信水平上是显著的，因此它们通过了检验。相反，LWL不是导致LGDP、LDY、LDE和LDS变化的原因，其检测拖尾概率大于0.1，因此结果不显著，因此无法通过测试。因此，区域经济发展与物流业发展之间存在单向关联。区域经济的发展会影响物流业的发展，而物流业的发展不会对对区域经济产生显著的促进作用。

(4)脉冲响应函数基于格兰杰检验的结果分析脉冲响应函数。根据格兰杰检验，LGDP、LDY、LDE和LDS都是LWL变化的原因，但检测结果不显著，因此只能建立单侧脉冲响应图，如图1。假设从左到右和从上到下，对在图1中被标记，即、、和。从图中可以看出，当LGDP受到影响时，LWL需要在半年左右的时间内做出反应，并逐渐增加，在第三年达到最高点，然后开始下降。这表明，随着区域经济的发展，对物流业的影响是短暂的，一般在2年左右，而根据Y轴数据，影响在5年左右。从图可以看出，LWL在给LDY施加影响后，需要在半年后做出反应，然后呈上升趋势，但不到一年就会下降，时间很短。从Y轴可以看出，冲击的大小约为3，小于对。从图可以看出，LDE受冲击时，LWL半年后有所反应，然后呈下降趋势，一年后缓慢上升，从Y轴可以看出其冲击大小最大值约为5。从图可以看出，LWL在给LDS一个冲击后，半年后有所反应，然后呈下降趋势，一年后缓慢上升，从Y轴可以看出其冲击大小最大值约为3。